第17章 面向多模态数据融合的智能推理算法研究（2/5）

（一）多模态数据的特点和类型：介绍图像、音频、文本等常见多模态数据的特征和表示方式。

（二）数据融合的方法和技术：包括早期融合、晚期融合、特征层融合等策略，以及相关的数学模型和算法。

（三）智能推理的基本概念和方法：概述基于规则的推理、基于概率的推理、基于深度学习的推理等。

三、面向多模态数据融合的智能推理算法设计

（一）算法的总体框架和流程：描绘算法的主要组成部分和工作流程。

（二）多模态数据的特征提取与表示学习：详细介绍如何从不同模态数据中提取有意义的特征，并进行统一的表示学习。

（三）融合策略和模型构建：阐述采用的融合策略，如基于注意力机制、图卷积网络等，并构建相应的融合模型。